Досі сумніваєтеся щодо використання ШІ в маркетингу? Ось що насправді показують дані

Використання ШІ в маркетингу у 2026 році перебуває в доволі незвичній ситуації. Більшість компаній уже використовують його. Але більшість не використовує його ефективно. І розрив між цими двома групами стрімко зростає.

Якщо ви досі вагаєтеся щодо використання ШІ, у вас, імовірно, є на це свої причини. І вони рідко бувають безпідставними. Іноді вони зумовлені невдалим досвідом роботи з одним із ранніх інструментів. Іноді — постачальником, який пообіцяв більше, ніж зміг забезпечити. Часто — прихованим занепокоєнням, що навколо цієї технології більше галасу, ніж реальної цінності. Такі заперечення постійно виникають у реальних розмовах із керівниками маркетингових команд, і більшість із них звучить цілком обґрунтовано — саме таку обережність можна очікувати від людини, яка ухвалює виважені рішення.

Однак сама ситуація вже змінилася настільки, що сьогодні більшість заперечень стосується тієї версії ШІ, якої більше не існує. У даній статті ми розглянемо дев'ять таких заперечень; для кожного з’ясуємо, що в ньому справді обґрунтовано, що насправді показують актуальні дані та що це означає для рішення, яке вам потрібно прийняти. 

Це справді працює? 

“Це досі не доведено”

Здоровий скептицизм — це добре. Постійний скептицизм — це конкурентний недолік. Є період, коли технологія справді перебуває на експериментальному етапі й вичікувальна позиція є виправданою. Але згодом настає момент, коли твердження “це все ще не доведено” стає способом уникнути рішення, яке ринок уже ухвалив.

AI у маркетингу вже деякий час тому перейшов від першого етапу до другого. Згідно з дослідженням McKinsey's State of AI за 2025 рік, 88% організацій сьогодні регулярно використовують ШІ принаймні в одній бізнес-функції — порівняно з 78% роком раніше. Маркетинг і продажі незмінно залишаються серед напрямів із найвищим рівнем впровадження ШІ в цьому дослідженні. Тож сьогодні справжнє питання полягає вже не в тому, чи працює ШІ в маркетингу, а в тому, як використовувати його ефективно.

“Ми не можемо обґрунтувати рентабельність інвестицій (ROI)”

Ви вже бачили, як постачальники обіцяли революційні результати, але фактичні показники виявлялися посередніми. Цей досвід реальний, і саме він сформував нинішнє ставлення багатьох маркетологів до ШІ. Але тут важливо розрізняти дві речі: впровадження ШІ, які не спрацювали через те, що сама технологія неефективна, і впровадження ШІ, які зазнали невдачі через нечітко визначені цілі, слабку інтеграцію або завищені маркетингові обіцянки. Майже всі випадки з нульовими результатами належать саме до другої категорії. І гучні історії про такі невдачі значно сильніше вплинули на настрої в галузі, ніж численні, але менш помітні історії успіху.

Реальні цифри свідчать про інше. Згідно з дослідженням Deloitte за IV квартал 2024 року, в якому взяли участь 2 773 керівники, 74% організацій повідомили, що їхня найрозвиненіша ініціатива із впровадження генеративного ШІ відповідає або перевищує очікування щодо рентабельності інвестицій (ROI). Дані McKinsey за 2025 рік також пояснюють, чому одні впровадження працюють, а інші — ні. 

Серед лідерів — організацій, які пов’язують 5% або більше EBIT із використанням AI, — приблизно втричі частіше фундаментально перебудовували робочі процеси та масштабували AI-агентів у межах бізнесу. Вони також частіше визначають зростання та інновації ключовими цілями використання AI, а не обмежуються лише підвищенням ефективності. 

Найкращу рентабельність інвестицій забезпечують ті впровадження, які спрямовані на розвиток бізнесу, а не лише на незначне скорочення витрат.

Тепер — дані, які свідчать про протилежне. За даними S&P Global Market Intelligence, 42% організацій відмовилися від більшості своїх пілотних AI-проєктів ще до їхнього запуску в промислову експлуатацію. Роком раніше цей показник становив 17%. Це реальна цифра, яка заслуговує на увагу. Але вона не означає, що ШІ не працює. 

Показник Deloitte у 74% стосується найуспішніших і найзріліших ініціатив компаній, тоді як показник відмов охоплює всі проєкти, включно з поспішно запущеними пілотами, експериментами з неправильно визначеним масштабом і проєктами, які взагалі не варто було розпочинати. Обидві статистики описують одну й ту саму реальність: ШІ працює, не працюють лише невдалі впровадження.

“Ми вже намагались використовувати ШІ раніше, але він не виправдав очікувань”

Це найособистіше заперечення в цьому списку, і з ним найважче сперечатися безпосередньо. Якщо попередній інструмент розчарував вас або вашу команду, цей досвід цілком реальний, і небажання повторювати його є цілком зрозумілим. Але варто замислитися, яким саме був той інструмент.

Якщо спогади вашої команди про “ми вже пробували ШІ” пов'язані з 2023 роком, то ви оцінюєте категорію продуктів, яка вже не існує в тому самому вигляді. Дослідницька група Wharton Human-AI Research протягом трьох років проводила однакове щорічне дослідження й виявила, що частка керівників, які регулярно використовують генеративний ШІ, зросла з менш ніж 40% у 2023 році до понад 80% у 2025 році. При цьому 46% респондентів повідомили, що користуються ним щодня. Таке стрімке зростання рівня використання свідчить про реальні зміни в можливостях цих інструментів.

Дані про можливості ШІ це підтверджують. Згідно зі звітом Stanford AI Index 2025, у тесті SWE-bench, який оцінює навички програмування та логічного мислення, системи ШІ у 2023 році успішно розв'язували 4,4% завдань, а у 2024 році — вже 71,7%. Водночас найменша модель, здатна подолати поріг у 60% на одному з основних тестів на логічне мислення, зменшилася з 540 млрд параметрів у 2022 році до 3,8 млрд у 2024 році — тобто необхідний для виконання того самого завдання розмір моделі скоротився у 142 рази.

Усе це не означає, що ШІ працює бездоганно. Його надійність і досі різниться залежно від завдання, а невдалі впровадження все ще трапляються. Але це означає, що невдалий досвід використання ШІ у 2023 році — слабкий орієнтир для оцінки того, яким буде досвід у 2026-му, адже відтоді базові технології змінилися більш ніж на одне покоління.

А ви справді можете це зробити? 

“Це буде коштувати занадто дорого, займе занадто багато часу або вимагатиме навичок, яких у нас немає”

Якщо ви досі уявляєте проєкт із впровадження AI як контракт на сотні тисяч доларів, багатомісячну інтеграцію та постійно залученого дата-саєнтиста, то це уявлення відстає від реальності на два-три роки. Вартість базових технологій не просто знизилася — вона обвалилася.

У звіті Stanford AI Index 2025 проаналізовано вартість запитів до моделі ШІ з якістю, еквівалентною GPT-3.5. У листопаді 2022 року вона становила $20,00 за мільйон токенів. До жовтня 2024 року ця сума знизилася до $0,07 за мільйон токенів — тобто стала меншою у 280 разів приблизно за два роки. Видання звіту за 2025 рік також підтвердило, що ця тенденція не сповільнюється: вартість апаратного забезпечення для AI щороку знижується приблизно на 30%, а енергоефективність щорічно зростає приблизно на 40%. Економіка використання ШІ у 2026 році майже не має нічого спільного з економікою його використання у 2022 році.

Така динаміка зниження вартості безпосередньо впливає на те, що можуть запропонувати постачальники і хто може користуватися цими рішеннями. Те, що ще три роки тому вимагало корпоративного проєкту рівня enterprise, сьогодні доступне у форматі підписки. Разом зі зниженням вартості знизився й поріг необхідних навичок. Згідно зі звітом Deloitte State of AI in the Enterprise 2026, який ґрунтується на опитуванні 3 235 керівників із 24 країн, доступ працівників до ШІ зріс приблизно на 50% лише за один рік: із менш ніж 40% до близько 60% працівників, які отримали доступ до офіційно схвалених інструментів ШІ.

Більшість із цих працівників — не фахівці зі штучного інтелекту. Це маркетологи, аналітики, операційні спеціалісти, які налаштовують AI так само, як налаштовують email-кампанії, а не бази даних.

Якщо ви не оцінювали AI-інструменти протягом останніх 12 місяців, то сьогодні маєте справу вже не з тією категорією продуктів, яку пам’ятаєте. Вартість, час впровадження та необхідні навички змінилися настільки, що вже не відповідають уявленню про те, що означає “впроваджувати AI”, яке сформувалося в багатьох керівників маркетингових команд кілька років тому. 

“Наші дані недостатньо чисті для ШІ”

Це цілком раціональне заперечення. Воно свідчить про дисциплінований підхід, розуміння потенційних проблем і небажання створювати умови для невдалого результату. Проблема в тому, що такий підхід передбачає існування певного порогу якості даних, якого можна досягти, якщо почекати, і що компанії, які вже використовують AI, цей поріг подолали.

Насправді це не так. Дослідження Cisco Data and Privacy Benchmark 2026, проведене серед 5 200 IT- та кібербезпекових фахівців у 12 регіональних ринках, показало, що 65% організацій стикаються з труднощами у швидкому доступі до якісних даних. Це загальна ситуація на ринку. Водночас, за даними McKinsey, 88% організацій уже використовують ШІ принаймні в одній бізнес-функції. Ці дві цифри не узгоджуються з уявленням про те, що готовність даних є обов’язковою передумовою для впровадження ШІ. Насправді відбувається інше: організації впроваджують штучний інтелект та паралельно покращують управління даними, а не роблять це послідовно.

Позиція “ми ще не готові” ґрунтується на уявленні, що існує певна фінальна точка, яку можна досягти перед стартом. Такої точки немає. Якість даних — це безперервна практика, а не одноразовий етап. Організації, які випереджають вас, опинилися попереду саме тому, що зрозуміли це раніше. 

“У нас немає власних фахівців зі штучного інтелекту”

Якщо саме це заперечення вас стримує, ви перебуваєте в дуже великій компанії — і ця компанія значно більш “доросла”, ніж може здаватися. У звіті Deloitte за 2026 рік дефіцит навичок роботи з ШІ названо найбільшою перешкодою для впровадження: лише 20% керівників вважають, що їхні команди добре забезпечені необхідними фахівцями. Але головна відповідь більшості компаній — не чекати. Згідно з тим самим дослідженням, 54% організацій навчають наявних працівників, підвищуючи їхню ШІ-компетентність.

Цифри тут не залишають особливого простору для зволікань. Аналіз майже мільярда вакансій, проведений PwC, показав, що вимоги до навичок у професіях, пов’язаних із ШІ, змінюються на 66% швидше, ніж в інших сферах. Чекати, поки ви знайдете “ідеальних” спеціалістів, означає гнатися за ціллю, яка рухається швидше, ніж ринок найму встигає за нею. Вихід для всіх приблизно однаковий: почати з команди, яка у вас уже є, вибрати конкретний сценарій використання та навчатися в процесі. 

Чи варто це дійсно робити?

“Ми втратимо контроль над рішеннями, за які несемо відповідальність”

Занепокоєння щодо “Black box” — непрозорої автоматизованої системи прийняття рішень алгоритмами — зазвичай цілком обґрунтоване: попередній інструмент міг ухвалювати рішення, які ви не бачили, не могли змінити і не могли пояснити іншим. Але дискусія навколо AI вже вийшла за межі питання, чи має людина залишатися в процесі. Сьогодні питання в тому, як саме організувати цей контроль. 

Дев’яте щорічне спільне дослідження BCG і MIT Sloan Management Review Leading in the Age of AI Agents, у якому взяли участь 2 102 респонденти з 21 галузі та 116 країн, показало, що 76% керівників зараз описують агентний ШІ радше як колегу, ніж як інструмент. У колеги є обов’язки, які ви йому делегуєте. У нього є право приймати рішення в межах своєї зони відповідальності, але не поза нею. Він звітує про результати. Така зміна сприйняття відображає те, як сьогодні працюють AI-продукти.

Сучасне покоління AI-інструментів для маркетингу побудоване навколо чіткого контролю з боку людини — обмеження для бренду, виключення категорій, правила цінових діапазонів, параметри запам’ятовування, перемикачі перевизначення. Маркетолог задає обмеження. ШІ заповнює прогалини в межах своїх можливостей. Як зазначили MIT Sloan і BCG у травні 2026 року, завдання полягає не в тому, щоб передати контроль через чекбокс наприкінці процесу, а в тому, щоб закласти цей контроль у сам процес. Ви не віддаєте ключі. Ви делегуєте ті частини роботи, які все одно не хотіли б виконувати вручну.

“Наші дані не в безпеці у руках AI-постачальників”

Це заперечення — одне з тих, що не втрачає актуальності. Дані про поведінку клієнтів є чутливими, регулятори уважно стежать за цією сферою, і жоден чесний постачальник не скаже, що ризик дорівнює нулю. Ми не будемо намагатися переконати вас у зворотному — і, відверто кажучи, не стали б цього робити.

Але сьогодні ці ризики вже можна оцінити за допомогою конкретних запитань і фактів, які можна перевірити, а не покладатися лише на інтуїцію. International Association of Privacy Professionals — міжнародна асоціація фахівців із захисту даних — у звіті AI Governance Profession Report 2025 встановила, що 77% організацій уже створюють програми управління ШІ. При цьому компанії, у яких за управління AI відповідає функція захисту даних, значно частіше впевнені у своїй відповідності вимогам EU AI Act — 67% проти нижчих показників в інших випадках.

Дослідження Cisco 2026 додає, що 90% організацій розширили свої програми захисту приватності саме через впровадження ШІ, а 99% повідомляють про вимірювані переваги від інвестицій у приватність.

Ця зміна важлива, адже команди з інформаційної безпеки, які почали працювати з AI раніше за вас, уже розробили стандартизовані підходи до перевірки постачальників. Тож замість того, щоб створювати власний підхід із нуля, можна спиратися на їхній досвід. У 2026 році будь-якому постачальнику AI варто поставити конкретні запитання:

• Чи відповідаєте ви вимогам GDPR і CCPA?
• Чи маєте сертифікацію ISO/IEC 27001 у сфері інформаційної безпеки?
• Чи маєте сертифікацію ISO/IEC 42001 для систем управління AI?
• Чи дотримуєтеся рекомендацій NIST AI Risk Management Framework?
• Чи підтримуєте право на забуття?
• Де фізично зберігаються дані та через які юрисдикції вони передаються?
• Яких субпроцесорів ви залучаєте?

Якщо постачальник дає на ці питання чіткі відповіді, ризик стає обмеженим і зрозумілим. Якщо ні — відповідь у вас уже є. Рішення більше не має ґрунтуватися лише на довірі. Тепер це питання належної перевірки, яку реально провести.

“Штучний інтелект зробить наш маркетинг шаблонним”

Це занепокоєння стало більш актуальним із появою великого обсягу контенту, створеного ШІ, і його справді варто сприймати серйозно. Будь-хто, хто читав абзац очевидного тексту від LLM, впізнає цей “почерк”: технічно правильний, але трохи порожній, із надлишком конструкцій на кшталт “не просто X, а й Y”, ніби зібраних за шаблоном. Якщо саме так AI проявляється у вашому маркетингу, голос бренду справді опиняється під загрозою. 

Але на практиці більшість маркетологів використовує AI інакше. Дослідження Ahrefs State of AI in Content Marketing 2025 проаналізувало, як саме маркетологи застосовують ШІ. При аналізі майже 900 000 вебсторінок лише 4% контенту класифікували як повністю згенерований ШІ, хоча 87% маркетологів заявили, що використовують ШІ як допоміжний інструмент у створенні контенту. 

Найпоширеніший підхід — використовувати AI для створення чернетки, яку потім людина редагує, допрацьовує та переписує. Ризик отримати шаблонний маркетинговий текст виникає не через саме використання AI, а тоді, коли бізнес публікує згенерований текст без подальшого опрацювання. 

Докази з боку споживачів це підтверджують. Дослідження NIQ 2024 року, засноване на нейронаукових методах, у якому використовували ЕЕГ, відстеження руху очей і вимірювання неусвідомлених реакцій, показало: реклама, створена AI, навіть коли її сприймали як якісну, слабше активувала пам’ять і викликала меншу залученість, ніж традиційна реклама, створена людьми. Крім того, вона могла негативно впливати на сприйняття бренду. 

Ринок уже сам підказує, який підхід працює. Якщо використовувати ШІ як сировину, яку маркетолог далі допрацьовує, він значно розширює те, що може створити невелика команда. Якщо ж використовувати його як автономний інструмент для генерації контенту, результат буде саме таким шаблонним, якого ви побоюєтеся. Проблема не в інструменті — усе залежить від того, як його використовують.

Якщо ви дочитали до цього моменту, ви, ймовірно, вже помітили одне: жодне з цих заперечень не є повністю безпідставним. Кожне з них вказує на реальну проблему — постачальника, який перебільшив обіцянки, інструмент, який розчарував, команду без достатньої підготовки або регулятора, який посилює контроль. Ці занепокоєння не вигадані. Але сьогодні ризики, які за ними стоять, уже можна оцінити за допомогою конкретних запитань і актуальних орієнтирів ринку. 

Немає сценарію, в якому ви чекаєте, поки “дізнаєтеся достатньо”, і лише тоді починаєте. Дослідження IBM CMO Study 2025 показало, що 65% керівників маркетингу вважають фахівців із навичками роботи з AI критично важливими для досягнення пріоритетних цілей, тоді як лише 21% вважають, що мають достатньо таких фахівців для реалізації цих цілей протягом наступних двох років. Дві третини керівників маркетингу розуміють, що компетенції в AI вже стали абсолютно необхідними. І лише кожен п’ятий вважає, що має для цього достатньо ресурсів. Решта — переважна більшість — стикається з тією самою невизначеністю, що й ви. 

Шлях для всіх однаковий: виберіть один конкретний сценарій використання, розберіться в ньому достатньо добре, щоб оцінити, чи підходить він вашому бізнесу, і прийміть рішення. Ось і все. Компанії, які вириваються вперед, роблять це не тому, що від самого початку мали кращі відповіді. Вони попереду, тому що почали раніше.

Якщо хочете обговорити, який сценарій використання підійде саме вашому бізнесу, ми із задоволенням допоможемо. Заповніть форму нижче — і поговорімо!

Special Request Inline